Pandas DataFrame transform() Metoden

Pandas er en populær open-source dataanalyse- og manipulation-bibliotek i Python. En af de grundlæggende datastrukturer, som Pandas tilbyder, er DataFrame. DataFrameen er en tabel, der består af rækker og kolonner, som gør det nemt at arbejde og analysere data. Transformationsprocessen er en vigtig del af dataanalyse, og Pandas giver os mulighed for at udføre forskellige transformationer på DataFrameer ved hjælp af transform() metoden.

Hvad er transform() metoden?

Transform() metoden er en funktion til DataFrame-objekter i Pandas, der giver mulighed for at udføre en gruppebaseret operation og returnere de transformerede resultater. Denne metode giver os mulighed for at anvende en brugerdefineret funktion på grupperne i en DataFrame og returnere en transformeret version af dataene.

Hvordan bruges det?

For at bruge transform() metoden skal vi først oprette en DataFrame og definere den gruppe, vi ønsker at transformere dataene efter. Hvis vi eksempelvis ønsker at transformere dataene baseret på en bestemt kolonne, kan vi bruge groupby() metoden til at opdele vores DataFrame i grupper. Derefter kan vi anvende transform() metoden på denne gruppe.

Her er et eksempel på, hvordan vi kan bruge transform() metoden på en DataFrame:

import pandas as pddata = {Gruppe: [A, B, A, B, A, B], Værdi: [1, 2, 3, 4, 5, 6]}df = pd.DataFrame(data)resultat = df.groupby(Gruppe)[Værdi].transform(lambda x: x.mean())print(resultat)

I dette eksempel opretter vi en DataFrame med to kolonner: Gruppe og Værdi. Vi bruger groupby() metoden til at opdele dataene i to grupper baseret på værdierne i Gruppe-kolonnen. Herefter anvender vi transform() metoden på Værdi-kolonnen ved at anvende en lambda-funktion, der returnerer gennemsnittet af hver gruppe. Det resulterende objekt gemmes i variablen resultat og udskrives.

Hvad er forskellen mellem transform() og apply() metoden?

Transform() metoden og apply() metoden i Pandas bruges ofte til lignende formål, men der er en væsentlig forskel mellem de to. Apply() metoden anvendes, når vi ønsker at anvende en brugerdefineret funktion på hele DataFrameen eller på en enkelt kolonne uden at gruppere dataene. Transform() metoden derimod bruges specifikt til gruppebaserede operationer, hvor vi ønsker at anvende en funktion på hver gruppe separat og returnere et objekt af samme størrelse som den oprindelige gruppe.

Opsummering

Transform() metoden i Pandas DataFrame giver os mulighed for at udføre transformationer på vores data og returnere et objekt af samme størrelse som den oprindelige gruppe. Vi kan bruge transform() metoden til at anvende brugerdefinerede funktioner på grupper af data og udføre forskellige operationer som f.eks. gennemsnit, sum, standardafvigelse og meget mere. Ved at bruge transform() metoden kan vi få dybdegående indsigt i vores data og udføre komplekse analyser.

Benyt denne funktion, og du vil være i stand til at levere dybdegående og omfattende analyser af dine DataFrameer i Python ved hjælp af Pandas biblioteket.

Andre populære artikler: HTML canvas arc() metoden • Python Certificeringseksamen – W3Schools.com • Python MongoDB Sort • Python Dictionary items() Metoden • Excel Ranges: Hvad er det, og hvordan bruger du dem effektivt? • JavaScript DOM Document • HTML p-tag • jQuery Animationseffekter – Animationer, overgange og mere • RegExp Group [^0-9] • Bootstrap 4 Colors • CSS pointer-events-property • Python Quiz: Test dine Python færdigheder online • R Numbers: En dybdegående forståelse • AWS Cloud Availability Zones • How To Create Outline Buttons • Python Change List Item • KeyboardEvent which Property • Bootstrap 5 Images • C Funktioner: En dybdegående guide til funktioner i C programmeringssprog • PostgreSQL – CASE Expression